一習話丨「構建更高水平的全民健身公共服務體系」
2025-11-10 01:37 4,915次浏览蘭州8月8日電 (艾慶龍 高展)「差池上舟楫，杳窕入雲漢。」杜甫行舟嘉陵江徽縣段留下的詩句，勾勒出這片峽谷往昔的熱鬧圖景。而同在這片土地，李白筆下「青泥何盤盤，百步九折縈巖巒」的青泥嶺也在徽縣南境，道出了嘉陵江周邊蜀道的艱險。一靜一動間，早已將這片山水的靈秀與崎嶇刻入歷史。 近日，沿著新修的道路來到甘肅省隴南市徽縣，跟著詩句走進月亮峽，10公裡的路程已不再是往昔的險峻模樣。龜溪潺潺流淌，廊亭依水而建，彎月景觀前不時有遊客駐足拍照，曾經難行的路段如今架起了親水平臺，幾位旅客望著江景閒談。 當地村民說，路通了，景也串起來了，來的人一年比一年多。不遠處的田河村，1277米的繞行新路讓進出的車輛不再擁堵，5畝生態停車場裡，掛著陝、甘、川等地牌照的私家車整齊停放，很難想像這裡曾因停車難讓不少遊客遺憾折返。 圖為甘肅省隴南市徽縣田河村千年銀杏樹。(資料圖)高瓊 攝 田河村的千年銀杏樹下，更是一派生機。「銀杏夢谷」民宿的火鍋集市廣場上，升騰的熱氣伴著陣陣香氣，遊客品嘗著當地特色火鍋，聊著沿途見聞。獨棟別院式民宿前，新人依偎在銀杏樹下拍攝婚紗照。 樹下的空地上，村民們擺著小攤，銀杏果點心、自釀的土酒擺了滿滿一排，旁邊的非遺體驗區裡，孩子們跟著手藝人學做竹編，不時傳出歡快的笑聲。這種「高端民宿+農家風味+非遺互動」的組合，不僅讓遊客玩得盡興，也讓村民的日子越過越紅火。 13公裡長的嘉陵江漂流河道上，不時傳來陣陣吶喊。一艘艘橡皮艇順著蜿蜒的河道而下，兩岸的青山飛速後退，遊客們在驚險與愜意中感受著山水之樂。岸邊工作人員說，每到周末和節假日，漂流項目都要提前預約。 圖為嘉陵江徽縣段。(資料圖)高瓊 攝 這僅是當地文旅活力的一個縮影，「一月一活動」的安排讓景區四季都有看點，「銀杏杯」和美鄉村籃球邀請賽上，村民與遊客組隊比拼，賽場外的農特產品攤位也被圍得滿滿當當，單場活動就帶動銷售超10萬元；短視頻大賽裡，網友們鏡頭下的銀杏林、漂流河、古村落，讓更多人知道了這個藏在嘉陵江岸畔的好去處。 數據見證著變化：2025年一季度，徽縣旅遊人數達75.5萬人次，旅遊花費4.028億元，同比增幅均接近29%。但發展中遇到的難題也曾讓人犯難，景區網絡信號弱，遊客發個視頻都要四處找信號，如今田河村完成網絡擴容，走到哪兒都是滿格信號；隧道照明不足，夜間行車讓人心裡發慌，現在照明方案已定，施工隊即將進場；宣傳方式單一、留宿遊客統計不準，通過短視頻大賽和與多部門合作規範登記，這些問題也在逐步解決。 傍晚時分，嘉陵古鎮的建設工地上依舊機器轟鳴。按照規劃，這裡將與三國文化展示館一同，把當地的歷史故事講給更多人聽。遠處，漂流的號子漸漸平息，民宿裡亮起燈光，千年銀杏的葉子在風中輕輕作響。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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